package offer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * @author ZhanBo
 * @date 2020/7/2
 */
public class Solution41 {

    public static void main(String[] args) {
        MedianFinder medianFinder = new MedianFinder();
        medianFinder.addNum(6);
        medianFinder.addNum(8);
        medianFinder.addNum(9);
        medianFinder.addNum(11);
        medianFinder.addNum(12);
        medianFinder.addNum(20);
        System.out.println(medianFinder.findMedian());
    }
}

/**
 * 剑指 Offer 41. 数据流中的中位数
 *
 * 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。
 * 如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
 *
 * [2,3,4] 的中位数是 3
 *
 * [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
 *
 * 设计一个支持以下两种操作的数据结构：
 * void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
 * double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
 * 输入：
 * ["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
 * [[],[1],[2],[],[3],[]]
 * 输出：[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
 *
 */
class MedianFinder {

    Queue<Integer> A, B;
    public MedianFinder() {
        // 小顶堆，保存较大的一半
        A = new PriorityQueue<>();
        // 大顶堆，保存较小的一半
        B = new PriorityQueue<>((x, y) -> (y - x));
    }
    public void addNum(int num) {
        if(A.size() != B.size()) {
            A.add(num);
            B.add(A.poll());
        } else {
            B.add(num);
            A.add(B.poll());
        }
    }
    public double findMedian() {
        return A.size() != B.size() ? A.peek() : (A.peek() + B.peek()) / 2.0;
    }

}
